ارائه مدل هوشمند تشخیص تقلب مالی در صورتهای مالی شرکتها با استفاده از شبکههای عصبی عمیق و تکنیکهای دادهکاوی
کلمات کلیدی:
تقلب مالی, صورتهای مالی, شبکههای عصبی عمیق, حسابرسی هوشمند, دادهکاوی, تحلیل مضمون, تشخیص ناهنجاریچکیده
پژوهش حاضر ارائه مدل هوشمند تشخیص تقلب مالی در صورتهای مالی شرکتها با استفاده از شبکههای عصبی عمیق و تکنیکهای دادهکاوی، بر مبنای تجربه و ادراک خبرگان مالی، حسابرسی و تحلیل داده بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و روش تحلیل مضمون انجام شد. جامعه مشارکتکنندگان شامل حسابرسان مستقل، مدیران مالی، متخصصان دادهکاوی، تحلیلگران بازار سرمایه و کارشناسان کنترل داخلی مستقر در تهران بود. نمونهگیری بهصورت هدفمند و گلولهبرفی انجام گرفت و دادهها از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته گردآوری شد. فرایند مصاحبه تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت و در نهایت 21 نفر در پژوهش مشارکت کردند. مصاحبهها پس از ضبط و پیادهسازی، در نرمافزار NVivo کدگذاری شد. برای تحلیل دادهها از تحلیل مضمون ششمرحلهای شامل آشنایی با دادهها، تولید کدهای اولیه، جستوجوی مضامین، بازبینی مضامین، تعریف و نامگذاری مضامین و تدوین گزارش استفاده شد. اعتبارپذیری یافتهها از طریق بازبینی مشارکتکنندگان، مرور همتایان، ثبت مسیر تحلیل و مقایسه مستمر کدها تقویت گردید. تحلیل مصاحبهها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: معماری دادهمحور تشخیص تقلب، شاخصهای مالی و غیرمالی هشداردهنده، طراحی شبکه عصبی عمیق و الگوریتمهای دادهکاوی، تفسیرپذیری و حکمرانی مدل، و الزامات پیادهسازی سازمانی و حسابرسی. یافتهها نشان داد که تشخیص هوشمند تقلب مالی تنها از طریق اتکای صرف به نسبتهای مالی کلاسیک امکانپذیر نیست، بلکه نیازمند ترکیب دادههای ساختاریافته مالی، دادههای متنی گزارش هیئتمدیره، یادداشتهای توضیحی، الگوهای رفتاری مدیریت، دادههای حسابرسی و شاخصهای حاکمیت شرکتی است. مشارکتکنندگان تأکید کردند که شبکههای عصبی عمیق، بهویژه در ترکیب با تکنیکهای انتخاب ویژگی، تحلیل ناهنجاری و پردازش زبان طبیعی، میتوانند الگوهای پنهان دستکاری را آشکار سازند، مشروط بر آنکه خروجی مدل برای حسابرسان و نهادهای نظارتی قابل تفسیر باشد. مدل پیشنهادی پژوهش، تشخیص تقلب مالی را بهعنوان یک فرایند چندلایه، دادهمحور، تفسیرپذیر و مبتنی بر تعامل انسان و هوش مصنوعی صورتبندی میکند. این مدل میتواند در حسابرسی داخلی، حسابرسی مستقل، نظارت بازار سرمایه و مدیریت ریسک شرکتها بهکار گرفته شود و زمینه تصمیمگیری پیشگیرانه، افزایش شفافیت مالی و کاهش عدم تقارن اطلاعاتی را فراهم سازد.
دانلودها
مراجع
Abbasi, A., Albrecht, C., Vance, A., & Hansen, J. (2012). MetaFraud: A meta-learning framework for detecting financial fraud. MIS Quarterly, 36(4), 1293–1327.
Beneish, M. D. (1999). The detection of earnings manipulation. Financial Analysts Journal, 55(5), 24–36. https://doi.org/10.2469/faj.v55.n5.2296
Bolton, R. J., & Hand, D. J. (2002). Statistical fraud detection: A review. Statistical Science, 17(3), 235–249. https://doi.org/10.1214/ss/1042727940
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Charmaz, K. (2014). Constructing grounded theory (2nd ed.). Sage.
Craja, P., Kim, A., & Lessmann, S. (2020). Deep learning for detecting financial statement fraud. Decision Support Systems, 139, 113421. https://doi.org/10.1016/j.dss.2020.113421
Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). Sage.
Dechow, P. M., Ge, W., Larson, C. R., & Sloan, R. G. (2011). Predicting material accounting misstatements. Contemporary Accounting Research, 28(1), 17–82. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.2010.01041.x
Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv. https://arxiv.org/abs/1702.08608
Fanning, K. M., & Cogger, K. O. (1998). Neural network detection of management fraud using published financial data. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 7(1), 21–41.
Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (1967). The discovery of grounded theory: Strategies for qualitative research. Aldine.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. Sage.
Lin, J. W., Hwang, M. I., & Becker, J. D. (2003). A fuzzy neural network for assessing the risk of fraudulent financial reporting. Managerial Auditing Journal, 18(8), 657–665. https://doi.org/10.1108/02686900310495151
Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. In Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774.
Ngai, E. W. T., Hu, Y., Wong, Y. H., Chen, Y., & Sun, X. (2011). The application of data mining techniques in financial fraud detection: A classification framework and an academic review of literature. Decision Support Systems, 50(3), 559–569. https://doi.org/10.1016/j.dss.2010.08.006
Perols, J. (2011). Financial statement fraud detection: An analysis of statistical and machine learning algorithms. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 30(2), 19–50. https://doi.org/10.2308/ajpt-50009
Purda, L., & Skillicorn, D. (2015). Accounting variables, deception, and a bag of words: Assessing the tools of fraud detection. Contemporary Accounting Research, 32(3), 1193–1223. https://doi.org/10.1111/1911-3846.12089
Ravisankar, P., Ravi, V., Raghava Rao, G., & Bose, I. (2011). Detection of financial statement fraud and feature selection using data mining techniques. Decision Support Systems, 50(2), 491–500. https://doi.org/10.1016/j.dss.2010.11.006
Saunders, B., Sim, J., Kingstone, T., Baker, S., Waterfield, J., Bartlam, B., Burroughs, H., & Jinks, C. (2018). Saturation in qualitative research: Exploring its conceptualization and operationalization. Quality & Quantity, 52(4), 1893–1907. https://doi.org/10.1007/s11135-017-0574-8
Schreyer, M., Sattarov, T., Borth, D., Dengel, A., & Reimer, B. (2017). Detection of anomalies in large scale accounting data using deep autoencoder networks. arXiv. https://arxiv.org/abs/1709.05254
Sharma, A., & Panigrahi, P. K. (2013). A review of financial accounting fraud detection based on data mining techniques. International Journal of Computer Applications, 39(1), 37–47.
West, J., & Bhattacharya, M. (2016). Intelligent financial fraud detection: A comprehensive review. Computers & Security, 57, 47–66. https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005
Zhou, W., & Kapoor, G. (2011). Detecting evolutionary financial statement fraud. Decision Support Systems, 50(3), 570–575. https://doi.org/10.1016/j.dss.2010.08.007